import tensorflow as tf


x = tf.random.uniform([2,2],maxval=100,dtype=tf.int32)
print('x:\n',x)
print('------------------')
y = tf.random.uniform([2,2],maxval=100,dtype=tf.int32)
print('y:\n',y)
print('------------------')
#指定维度上  x > y
z = tf.math.greater(x,y)
print('结果：\n',z)
#指定维度上  x < y
z1 = tf.math.less(x,y)
print('结果：\n',z1)
#指定维度上  x ≥ y
z2 = tf.math.greater_equal(x,y)
print('结果：\n',z2)
#指定维度上  x ≤ y
z3 = tf.math.less_equal(x,y)
print('结果：\n',z3)
#指定维度上  x ≠ y
z4 = tf.math.not_equal(x,y)
print('结果：\n',z4)

#指定维度上  x ＝ null
tensor = tf.constant([1.0, 2.0, float('nan'), 4.0, 5.0])
z5 = tf.math.is_nan(tensor)
print('结果：\n',z5)
#填充  tf.pad(x, paddings)函数实现，参数 paddings 是包含了多个[Left Padding,Right Padding]的嵌套方案 List。
b = tf.constant([7,8,1,6])
b = tf.pad(b,[[0,2]])
print(b)

# 创建一个张量
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(x)
print('-------------')
# 在行和列上分别复制3次
tiled_x = tf.tile(x, [3, 3])
print(tiled_x)
print('-------------')
#数据限制幅
x = tf.range(9)
print(x)
# 下限幅到  3
xx1 = tf.maximum(x,3)
print('下限幅到 3',xx1)
# 上限幅到  6  
xx2 = tf.minimum(x,6)
print('上限幅到 6',xx2)

xx=tf.clip_by_value(x,3,6)
print('限幅3-6',xx)